Python调用MATLAB脚本

本文介绍了如何通过Python调用MATLAB,适用于需要跨语言融合的深度学习项目。文中提供了必要的步骤,包括安装Python的MATLAB engine及在Python中导入等。此外,还列举了常见错误,例如使用mlab包时的连接超时问题,以及如何正确调用MATLAB脚本。

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  可以通过Python的接口调用多种语言,这非常适合于同时使用多种工具、多个平台的深度学习任务。Python调用MATLAB的脚本或函数,可以参考MATLAB官方说明文档Get Started with MATLAB Engine API for Python。简言之,首先在MATLAB中安装Python的engine,然后在Python中导入即可。

import matlab.engine

注意问题:

 

1. 参考博客中的教材,借助Python的mlab包,没有成功调用脚本。报错:

mlab.matlabpipe.MatlabConnectionError: timeout

2. 如果调用MATLAB脚本,需要注明"nargout=0",否则Python会将脚本当做函数来处理,并报错

 

 

### 如何在 Python调用 MATLAB 函数或引擎 要在 Python调用 MATLAB 的功能或接口,可以通过多种方式进行实现。以下是关于此主题的具体说明: #### 方法一:通过 MATLAB Engine API 调用 MATLAB 提供了一个官方支持的 Python 接口——MATLAB Engine API,允许开发者直接从 Python 脚本中启动并控制 MATLAB 进程[^1]。该方法需要安装完整的 MATLAB 软件以及其对应的 Python 支持包。 - **加载模块** 使用 `import matlab.engine` 来引入 MATLAB 工程模块。 - **实例化 MATLAB 引擎** 创建一个 MATLAB 引擎对象以便执行命令和函数: ```python import matlab.engine eng = matlab.engine.start_matlab() ``` - **传递参数与返回值** 参数需转换为 MATLAB 数据类型(如 `matlab.double()`),然后将其作为输入传递给目标函数[^4]: ```python result = eng.add(1, 2) # 假设存在名为 add 的 MATLAB 函数 print(result) ``` #### 方法二:利用 MCR (MATLAB Compiler Runtime) 如果希望不依赖本地安装的 MATLAB 完成计算任务,则可以选择基于编译后的应用程序运行模式。这种方法仅需部署 MCR 环境即可完成操作[^3]。然而需要注意的是,这种方式通常适用于已打包好的独立可执行文件而非原始脚本形式的内容。 #### 方法三:其他第三方库的支持 除了上述两种主流途径外,还有部分开源项目提供了额外的选择来简化跨平台交互过程。例如 PyMat 是早期较为流行的解决方案之一;不过由于长期未更新维护,在现代开发场景下可能不再适用。因此推荐优先考虑官方渠道所提供的工具集[^2]。 ```python # 示例代码展示如何简单地调用一个假设存在的 demo 函数 import matlab.engine eng = matlab.engine.start_matlab() answer = eng.demo(matlab.double([1]), matlab.double([2])) print(answer) ```
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